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基于合作关系的多智能体数据库参数调优模型
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作者 刘钊勇 张艺婷 《无线电通信技术》 北大核心 2024年第5期1037-1045,共9页
高维数据库参数空间中的参数调优是提高数据库性能的难点,现有方法更多关注于如何识别重要参数,在如何有效提高可调参数数量的问题上仍存在不足。针对上述问题,基于低维度映射技术和多智能体(Multi-Agent)强化学习技术,提出基于合作关系... 高维数据库参数空间中的参数调优是提高数据库性能的难点,现有方法更多关注于如何识别重要参数,在如何有效提高可调参数数量的问题上仍存在不足。针对上述问题,基于低维度映射技术和多智能体(Multi-Agent)强化学习技术,提出基于合作关系的Multi-Agent数据库参数调优(Cooperative Multi-Agent Database Parameter Tuning,CMADPT)模型,CMADPT将数据库参数进行分类调优,极大增加了可调参数的数量;提出基于低维度映射的降维模型(Low Dimensional Mapping Model,LDMM),通过低维的合成参数调优高维的数据库参数。实验结果表明,CMADPT模型有效地扩大了可调参数的数量,比主流方法平均提升1.117%的数据库性能。此外,CMADPT每300次迭代训练平均节省1.32 h,极大地提升了算法的时间性能。 展开更多
关键词 数据库参数调优 合作关系 深度强化学习 多智能体
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